Как понять, что пора автоматизировать технический долг

Что такое техдолг, и по каким критериям можно понять, что настало время его оптимизировать — узнаете в нашей новой статье.

Что такое технический долг

Технический долг — это накопленные проблемы в коде. К ним относят отложенные задачи, устаревшие компоненты, нереализованные функции, запутанные алгоритмы, некорректные архитектурные решения и другие «костыли». Все они приводят к багам, дополнительным затратам времени на их исправление или на внедрение нового функционала.

Согласно отчету Software AG, в 2022 году ИТ-компании потратили на устранение техдолга более 20% общего бюджета. 58% опрошенных не имеют официальной стратегии по управлению им.

А по данным Stepsize, 66% разработчиков считают, что команда могла бы работать на 100% быстрее, если бы у них был процесс управления техдолгом

Какие проблемы возникают из-за технического долга

Увеличение времени разработки

Накопившиеся задачи создают дополнительную нагрузку на команду. Разработчики вынуждены исправлять ошибки и улучшать код, написанный в спешке.

Снижение качества продуктов

Когда проект находится под жестким давлением сроков и бюджетов, разработчики могут идти на компромиссы и пренебрегать код-ревью.

Увеличение затрат на проекты

Если продукт выпущен с недоработками или ошибками, команда тратит больше времени и ресурсов на исправление проблем. При этом качество не увеличивается пропорционально.

Неудовлетворенность пользователей

Частые неполадки и ошибки в работе продуктов приведут к тому, что клиенты начнут искать альтернативу у конкурентов.

Уменьшение конкурентоспособности

Проблемы с качеством продуктов, удовлетворенностью пользователей и затратами на техническое обслуживание приводят к потери рыночной доли.

Как выявить технический долг

Критерий 1. Низкая степень модульности

Сложный код — верный признак растущего техдолга. Если код сложно разделить на отдельные модули, которые могут быть легко понимаемы и использованы, то проект становится большим, а значит есть вероятность, что архитектурные решения некорректны.

Критерий 2. Нарастающее количество ошибок

Особенно это касается случаев, когда проблема в коде возникает не единожды. Если разработчики уже несколько раз сталкивались с одной и той же проблемой, возможно дело не хард скиллах, а в системном сбое, который должен быть решен автоматически.

Критерий 3. Метрика «Отток кода»

Code Churn — показатель, который подсчитывает, сколько раз в конкретной строке код удалялся, заменялся или переписывался. При разработке новой функции отток неизбежен, но после запуска новой версии отток кода должен уменьшаться.

Критерий 4. Метрика «Покрытие кода»

Code Coverage — с помощью показателя можно узнать, какой процент кода был протестирован. Низкое покрытие кода означает, что код содержит ошибки или он не был протестирован.

Критерий 5. Коэффициент технического долга

Technical Debt Ratio — метрика для расчета стоимости техдолга. В идеале ваш TDR должен быть около 5%. Единой формулы не существует, компании выбирают наиболее адекватный вариант для себя:

TDR = Сумма технического долга / Годовая выручка
• сумма технического долга — общее количество времени, затраченное на оптимизацию кода;
• годовая выручка — доход, полученный от продукта за год.
TDR = (Стоимость восстановления / стоимость разработки) × 100
• стоимость восстановления может быть рассчитана как функция метрик качества кода: «Отток кода» и «Покрытие кода»;
• стоимость разработки — количество строк кода, необходимых для создания продукта или функции, разделенный на средние затраты ресурсов на одну строку.

Критерий 6. Ручной тестировщик не справляется

QA находят много проблем. И тогда стоит посмотреть на метрику «Покрытие кода» с помощью юнит-тестов.

Варианты автоматизации технического долга

Чтобы успешно управлять техническим долгом, мы рекомендуем:

регулярно проводить аудит и код-ревью;
включить рефакторинг в план работы на регулярной основе;
вовремя обновлять инструменты, фреймворки и библиотеки;
использовать модульную архитектуру и четко обозначать свою позицию по отношению к техдолгу в новых компонентах или библиотеках;
внедрять инструменты для автоматического анализа кода и выявления потенциальных ошибок.

Например, наша система оптимизации работы с техдолгом CodeAche сама анализирует код, оценивает нарушения, зависимости и уязвимости в исходном коде.

Как CodeAche оптимизирует технический долг

Контролирует качество

Система поможет управлять объемом техдолга, качеством кода в своих продуктах и подключаемых сторонних библиотеках. Планируйте время на ликвидацию техдолга с учетом критичности проблем и принимайте решения на основании данных анализа.

Создает безопасный код без ошибок

С системой вы выявите участки кода, которые могут привести к неправильной работе программы или к отказу системы. Можно формировать профили с собственными наборами проверок и устанавливать требуемое качество кода.

Экономит время и стоимость разработки

В системе есть возможность создания задач на основании найденных проблем. Это позволит не потерять работу в бэклоге команды. Вы сможете планировать исправления проблем из одного файла в коде и повысить скорость разработки.

Технический долг может привести к серьезным проблемам для ИТ-компаний. Чтобы избежать багов, компании должны регулярно оценивать нарушения и внедрять инструменты по автоматизации процессов. Это позволит улучшить качество продуктов, облегчить работу команды, удовлетворить потребности клиентов и сохранить свою конкурентоспособность на рынке.

Проанализируйте техдолг своего продукта с помощью CodeAche!

Связаться с нами